The Role of PRINCIPAL LEADERSHIP in Improving STUDENT ACHIEVEMENT
Notice bibliographique
Résumé
(2004) make two important claims. First, “leadership is second only to classroom instruction among all school-related factors that contribute to what students learn at school ” (p. 7). Second, “leadership effects are usually largest where and when they are needed most ” (p. 7). Without a powerful leader, troubled schools are unlikely to be turned around. The authors stress that “many other factors may contribute to such turnarounds, but leadership is the catalyst ” (p. 7). The review, commissioned by the Wallace Foundation, is the first step in a five-year, 180-school study of the links between student achievement and educational leadership practices. The planned study is a joint effort of the Ontario Institute for Studies in Education at the University of Toronto and the University of Minnesota’s Center for Applied Research and Educational Improvement. The foundation’s first report could be released as early as November. This month’s newsletter summarizes what the review reveals about the basics of successful education leadership and offers practical suggestions for their implementation. SCHOOL AND DISTRICT LEADERSHIP has been the focus of intense scrutiny in recent years as researchers try to define not only the qualities of effective leadership but the impact of leadership on the operation of schools, and even on student achievement. A recently published literature review titled How Leadership Influences Student Learning contributes to this growing body of knowledge by examining the links between student achievement and educational leadership practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».